from scipy.sparse import csr_matrix, csc_matrix, coo_matrix 创建一个稀疏矩阵 dense_matrix = np.array([[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]]) 使用CSR格式 csr = csr_matrix(dense_matrix) print("CSR format:") print(csr) 使用CSC格式 csc = csc_matrix(dense_matrix) print("\nCSC ...
raise MatrixError("MatrixError. Input matrix is not a sparse matrix.", 3003) except MatrixError as e: print("errcode: %s.\nerrmsg: %s." % (e.code, e.message)) exit() # 3. 压缩稀疏矩阵 spare_matrix = [[None] * 3 for i in range(valid_element_number + 1)] spare_matrix[0][...
# 创建一个更大的矩阵matrix_large = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])# 创建一个压缩行(CSR)矩阵matrix_large...
原则上来说,csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种不同的稀疏矩阵,都有相应的to方法转化为彼此的格式,但是由于该类型是scipy.sparse库中的,不能与torch库直接相互转化,需要通过np.ndarray类型中转。 既:(scipy.sparse的csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种方法可以相互转换)->toarray方法转化为np.ndarray类型-...
python稀疏矩阵sparse matrix的保存和读取 from scipy import sparse sparse.save_npz('./filename.npz', csr_matrix_variable) #保存 csr_matrix_variable = sparse.load_npz('path.npz') #读 参考: https://blog.csdn.net/weixin_36218261/article/details/78297716...
sparse_matrix=sp.csr_matrix(pd.read_csv('sparse_matrix.csv')) 1. pd.read_csv('sparse_matrix.csv')用于从CSV文件中读取数据,并返回一个Dataframe对象; sp.csr_matrix()函数将Dataframe对象转换成稀疏矩阵。 3. 转换成DataFrame 最后,我们需要将稀疏矩阵转换成Dataframe的形式。我们可以使用以下代码完成转换:...
>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6)) >>> print c.toarray() [[0 0 0 0 0 0] [0 0 0 0 0 0] [0 0 0 5 2 0] [0 0 3 0 0 0] [0 0 0 0 0 0]] 稍微需要注意的一点是,用coo_matrix创建矩阵的时候,相同的行列坐标可以出现多次。矩阵被真正创建完成以后...
spmatrixSparse([maxprint]) spmatrixSparse是上面所有稀疏矩阵类型的基类型,不能被实例化 3. 矩阵初始化 注意除最后一个基矩阵spmatrixSparse以外,其他七种稀疏矩阵都可以用以下方式来初始化,我们稀疏矩阵类型函数模板化为sparse_matrix。 指定行索引、列索引以及对应的数据 指定array 稀疏矩阵之间的转化 代码如下: ...
lil_matrix使⽤两个列表保存⾮零元素。data保存每⾏中的⾮零元素，rows保存⾮零元素所在的列。这种格式也很适合逐个添加元素，并且能快速获取⾏相关的数据。b = sparse.lil_matrix((10, 5))b[2, 3] = 1.0 b[3, 4] = 2.0 b[3, 2] = 3.0 print b.data print b.rows [[] [] [1...
matrix = sparse.coo_matrix((values, (i_index, j_index)), shape=(4, 4))print(matrix)# (0, 0)1 # (1, 1)1 # (2, 2)1 # (3, 3)1 因此scipy获取i_index和j_index数组的第一个元素i和j，并将values数组的第一个元素放在最终矩阵中的[i，j]位置。或者换句话说，元素（0,0）的值是1...